遗传神经网络在车身姿态测量中的应用

吴学文 吴黎明 张力锴 陈泰伟

（广东工业大学信息工程学院）

1 引言

汽车的安全、舒适、便捷系统已经成为许多消费者买车的主要考虑配置之一[1]。随着汽车工业与电子工业的不断发展，电子技术在现代汽车上包括汽车电子系统方面的应用越来越广泛[2]。大部分汽车电子系统都需根据车身的状态信息即车身姿态的反馈，做出相应的动作来确保汽车的安全和舒适。

早期采用机械转子陀螺构成机械平台来测量汽车姿态，由于体积大、安装不便等缺点，使其在汽车上的应用受到很大限制。目前，一般利用三维陀螺仪测量车身姿态，并通过加速度计等惯性传感器不断作数值修正。由于陀螺仪本身随着时间、外界温度变化，会产生不同程度的漂移[3]，且采用六个或九个单轴线加速度传感器[4～6]，再利用欧拉法、方向余弦法或四元数法解算出姿态角[7]，存在系统复杂、成本高和实时计算难等缺点，因此应用于工程实践受到限制。

针对上述问题，本文提出了一种精简的汽车姿态测量方法，即在满足精度的前提下，利用单个三轴加速度传感器和高性能MCU构建车身姿态测量系统。将三轴加速度映射到车身姿态角，但该映射输入、输出以及结构参数之间的复杂动态关系，难以建立精确模型。随着神经网络的出现，为解决系统建模带来新的思想。近几年神经网络被用于建模中并取得一定的成果，但神经网络全局搜索能力差、收敛速度慢，容易陷入局部极值，单独使用效果不够理想。……